論文の概要: ($\boldsymbolθ_l, \boldsymbolθ_u$)-Parametric Multi-Task Optimization: Joint Search in Solution and Infinite Task Spaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08394v3
- Date: Wed, 30 Jul 2025 03:39:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 11:57:45.81269
- Title: ($\boldsymbolθ_l, \boldsymbolθ_u$)-Parametric Multi-Task Optimization: Joint Search in Solution and Infinite Task Spaces
- Title（参考訳）: ($\boldsymbolθ_l, \boldsymbolθ_u$)-Parametric Multi-Task Optimization: Joint Search in Solution and Infinite Task Spaces
- Authors: Tingyang Wei, Jiao Liu, Abhishek Gupta, Puay Siew Tan, Yew-Soon Ong,
- Abstract要約: パラメータ化された連続的かつ有界なタスク空間で定義される非固定的で潜在的に無限の最適化タスクの集合を考える。
新たな(boldsymboltheta_l$, $boldsymboltheta_u$)-PMTOアルゴリズムは、2つの補完モードで動作するように設計されている。
オフライン最適化モードでは、2つの近似モデルを作成することにより、解とタスク空間を共同で探索する。
オンラインモードでは、派生モデルは、スクラッチから検索することなく、境界内の任意のタスクを直接最適化することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.296737191844336
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-task optimization is typically characterized by a fixed and finite set of tasks. The present paper relaxes this condition by considering a non-fixed and potentially infinite set of optimization tasks defined in a parameterized, continuous and bounded task space. We refer to this unique problem setting as parametric multi-task optimization (PMTO). Assuming the bounds of the task parameters to be ($\boldsymbol{\theta}_l$, $\boldsymbol{\theta}_u$), a novel ($\boldsymbol{\theta}_l$, $\boldsymbol{\theta}_u$)-PMTO algorithm is crafted to operate in two complementary modes. In an offline optimization mode, a joint search over solution and task spaces is carried out with the creation of two approximation models: (1) for mapping points in a unified solution space to the objective spaces of all tasks, which provably accelerates convergence by acting as a conduit for inter-task knowledge transfers, and (2) for probabilistically mapping tasks to their corresponding solutions, which facilitates evolutionary exploration of under-explored regions of the task space. In the online mode, the derived models enable direct optimization of any task within the bounds without the need to search from scratch. This outcome is validated on both synthetic test problems and practical case studies, with the significant real-world applicability of PMTO shown towards fast reconfiguration of robot controllers under changing task conditions. The potential of PMTO to vastly speedup the search for solutions to minimax optimization problems is also demonstrated through an example in robust engineering design.
- Abstract（参考訳）: マルチタスク最適化は典型的には、一定かつ有限なタスクセットによって特徴づけられる。
本稿では,パラメータ化された連続的かつ有界なタスク空間で定義された,非固定的で潜在的に無限な最適化タスクセットを考慮し,この条件を緩和する。
このユニークな問題設定をパラメトリックマルチタスク最適化(PMTO)と呼ぶ。
タスクパラメータのバウンダリを$\boldsymbol{\theta}_l$, $\boldsymbol{\theta}_u$と仮定すると、新しい$\boldsymbol{\theta}_l$, $\boldsymbol{\theta}_u$)-PMTOアルゴリズムは2つの相補的なモードで動作するように設計されている。
オフライン最適化モードでは、(1)統合された解空間内の点を全タスクの目的空間にマッピングする、(2)タスク空間の未探索領域の進化的探索を容易にする、タスクを対応するソリューションに確率的にマッピングする、という2つの近似モデルを作成することにより、解とタスク空間の合同探索を行う。
オンラインモードでは、派生したモデルは、スクラッチから検索することなく、バウンド内の任意のタスクを直接最適化することができる。
この結果は, 作業条件の変化するロボットコントローラの迅速な再構成に向けて, PMTOの現実的な適用性を示すとともに, 合成テスト問題と実用事例研究の両方で検証された。
PMTOが最小限の最適化問題に対する解探索を高速化する可能性も、ロバストなエンジニアリング設計の例で示される。
関連論文リスト
- Multi-Task Model Merging via Adaptive Weight Disentanglement [69.7292615212444]
モデルマージのための適応重み分散法を提案する。
余剰ベクトルの抽出に成功し, 減算後, タスクベクトルは頑健な性能を維持した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-27T20:08:55Z) - A Meta-Engine Framework for Interleaved Task and Motion Planning using Topological Refinements [51.54559117314768]
タスク・アンド・モーション・プランニング(タスク・アンド・モーション・プランニング、TAMP)は、自動化された計画問題の解決策を見つけるための問題である。
本稿では,TAMP問題のモデル化とベンチマークを行うための,汎用的でオープンソースのフレームワークを提案する。
移動エージェントと複数のタスク状態依存障害を含むTAMP問題を解決する革新的なメタ技術を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-11T14:57:57Z) - Progressive Entropic Optimal Transport Solvers [33.821924561619895]
本稿では,計画図と輸送地図の両方を推定できる新しいEOT解法(ProgOT)を提案する。
我々は,ProgOTが標準解法よりも高速で堅牢な代替手段であることを示す実験的な証拠を提供する。
また、最適な輸送地図を推定するためのアプローチの統計的整合性も証明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-07T16:33:08Z) - Parametric-Task MAP-Elites [3.499042782396682]
Parametric-Task MAP-Elites (PT-ME) は連続マルチタスク最適化問題に対する新しいブラックボックスアルゴリズムである。
PT-ME は2つのパラメトリックタスクの玩具問題に対する深層強化学習アルゴリズム PPO やシミュレーションにおけるロボット問題など,すべてのベースラインより優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T10:04:29Z) - Active Representation Learning for General Task Space with Applications
in Robotics [44.36398212117328]
本稿では,テキスト対話型表現学習のためのアルゴリズムフレームワークを提案する。
この枠組みの下では、双線型および特徴ベースの非線形ケースから一般的な非線形ケースまで、いくつかのインスタンス化を提供する。
我々のアルゴリズムは平均で20%-70%のベースラインを上回ります。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-15T08:27:50Z) - FAMO: Fast Adaptive Multitask Optimization [48.59232177073481]
本稿では,動的重み付け手法であるFast Adaptive Multitask Optimization FAMOを導入する。
この結果から,FAMOは最先端の勾配操作技術に匹敵する,あるいは優れた性能を達成できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-06T15:39:54Z) - Arch-Graph: Acyclic Architecture Relation Predictor for
Task-Transferable Neural Architecture Search [96.31315520244605]
Arch-Graphはタスク固有の最適アーキテクチャを予測するトランスファー可能なNASメソッドである。
Arch-Graphの転送性と,多数のタスクにわたる高いサンプル効率を示す。
わずか50モデルの予算の下で、2つの検索スペースで平均して0.16%と0.29%のアーキテクチャを見つけることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-12T16:46:06Z) - Min-Max Bilevel Multi-objective Optimization with Applications in
Machine Learning [30.25074797092709]
本稿では,min-maxバイレベル多目的最適化フレームワークを提案する。
表現学習と超目的学習の応用を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-03T18:56:13Z) - Pruning Self-attentions into Convolutional Layers in Single Path [89.55361659622305]
ビジョントランスフォーマー(ViT)は、様々なコンピュータビジョンタスクに対して印象的なパフォーマンスを実現している。
トレーニング済みのViTを効率よく自動圧縮するSPViT(Single-Path Vision Transformer pruning)を提案する。
われわれのSPViTはDeiT-Bで52.0%のFLOPをトリミングできる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-23T11:35:54Z) - Exploring Relational Context for Multi-Task Dense Prediction [76.86090370115]
我々は,共通バックボーンと独立タスク固有のヘッドで表される,密集予測タスクのためのマルチタスク環境を考える。
マルチタスク設定では,グローバルやローカルなど,さまざまな注意に基づくコンテキストを探索する。
タスクペアごとに利用可能なすべてのコンテキストのプールをサンプリングするAdaptive Task-Relational Contextモジュールを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-28T16:45:56Z) - MUMBO: MUlti-task Max-value Bayesian Optimization [10.10241176664951]
MUMBOは、マルチタスクベイズ最適化のための、高性能だが計算効率のよい最初の取得関数である。
エントロピー探索のマルチタスク版を考案し,計算オーバーヘッドの少ない堅牢な性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-22T09:31:55Z) - Meta Reinforcement Learning with Autonomous Inference of Subtask
Dependencies [57.27944046925876]
本稿では,タスクがサブタスクグラフによって特徴づけられるような,新しい数発のRL問題を提案し,対処する。
メタ政治を直接学習する代わりに、Subtask Graph Inferenceを使ったメタラーナーを開発した。
実験の結果,2つのグリッドワールド領域とStarCraft II環境において,提案手法が潜在タスクパラメータを正確に推定できることが確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-01T17:34:00Z) - Pareto Multi-Task Learning [53.90732663046125]
マルチタスク学習は複数の相関タスクを同時に解くための強力な方法である。
異なるタスクが互いに衝突する可能性があるため、すべてのタスクを最適化するひとつのソリューションを見つけることは、しばしば不可能である。
近年,マルチタスク学習を多目的最適化として活用することにより,タスク間のトレードオフが良好である1つのパレート最適解を求める方法が提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-12-30T08:58:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。